注册帐号丨忘记密码？
1.点击网站首页右上角的“充值”按钮可以为您的帐号充值
2.可选择不同档位的充值金额，充值后按篇按本计费
3.充值成功后即可购买网站上的任意文章或杂志的电子版
4.购买后文章、杂志可在个人中心的订阅/零买找到
5.登陆后可阅读免费专区的精彩内容
打开文本图片集
摘 要：在联邦学习环境中，非独立同分布（Non-IID）数据的存在对模型性能和用户参与度提出了严峻挑战。为了应对这些挑战，文章提出了一种基于博弈论和深度强化学习的新型激励机制，以提升非IID数据环境下的联邦学习效果。通过设计中央服务器和用户的收益函数，综合考虑通信成本、计算成本和本地模型精度，公平衡量用户贡献，并利用博弈论模型和深度强化学习算法优化用户参与策略。（剩余11581字）
登录龙源期刊网
购买文章
非独立同分布数据环境下的联邦学习激励机制设计
文章价格：6.00元
当前余额：100.00
阅读
您目前是文章会员，阅读数共：0篇
剩余阅读数：0篇
阅读有效期：0001/1/1 0:00:00
